Orientadores: Iscia Teresinha Lopes Cendes, Fábio Rossi Torres

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Médicas

Resumo: As malformações do desenvolvimento cortical (MDC) são distúrbios resultantes de defeitos na embriogênese do córtex cerebral e estão entre as principais causas conhecidas de atraso do desenvolvimento e epilepsia. Dentre os principais tipos de MDC podemos citar a heterotopia nodular...

Resumo: As malformações do desenvolvimento cortical (MDC) são distúrbios resultantes de defeitos na embriogênese do córtex cerebral e estão entre as principais causas conhecidas de atraso do desenvolvimento e epilepsia. Dentre os principais tipos de MDC podemos citar a heterotopia nodular periventricular (HNP), o espectro lissencefalia/heterotopia subcortical em banda (LIS/HSB) e a esquizencefalia. Alterações moleculares em genes que atuam em mecanismos que vão desde o controle da divisão celular até a migração neuronal foram identificadas como responsáveis pela etiologia de vários tipos de MDC. Tais descobertas, além de auxiliar na compreensão dos mecanismos envolvidos no desenvolvimento do córtex cerebral e doenças relacionadas, fornecem informações importantes para um melhor diagnóstico e tratamento dos pacientes. Neste contexto, o principal objetivo deste trabalho foi analisar do ponto de vista molecular um grande grupo de pacientes com MDC. A casuística foi composta por um grupo de 107 pacientes: 27 possuem HNP, 33 são afetados por LIS/HSB e 47 possuem esquizencefalia. Em um primeiro momento, foi realizada triagem de mutações de ponto em genes candidatos (FLNA, DCX, LIS1, EMX2, TUBA1A, TUBB2B e TUBA8) por sequenciamento (Sanger). Posteriormente, a técnica de MLPA (Multiplex Ligation-dependent Probe Amplification) foi utilizada para detectar variações estruturais em regiões candidatas, incluindo os genes FLNA, DCX e LIS1. Finalmente, a técnica de SNP-Array foi utilizada para análise das variações no número de cópias alélicas em regiões genômicas de alguns pacientes (copy number variation - CNV). Todas as mutações de ponto encontradas nas sequencias de DNA foram verificadas em um grupo de 200 indivíduos controles. Através do sequenciamento, foram identificadas três alterações patogênicas localizadas nos genes FLNA e DCX, através do MLPA foram encontradas seis alterações estruturais patogênicas nos genes FLNA, DCX e LIS1. Os ensaios de SNP-Array permitiram a identificação de vários CNVs com potencial deletério, incluindo 12 pacientes com 17 novas CNVs ainda não descritas na literatura. Tais CNVs envolvem vários potenciais genes candidatos para as MDC, incluindo os genes TSNARE, DAAM1, ARX, PLXNA1 e HAUS7. Concluindo, nossos resultados mostram uma baixa frequência de mutações em genes candidatos previamente relacionados às MDC, somente 2.8% (n=3/107) dos pacientes possuem variantes deletérias nas sequencias dos genes analisados e 18% (n=6/33 testados) dos pacientes analisados possuem alterações estruturais em regiões candidatas. Porém, através da abordagem genômica para identificação de variações estruturais, foram identificadas vá-rias regiões/genes candidatos potencialmente envolvidos com a etiologia das MDC (12/40= 30%). Nossos dados mostram que as MDC apresentam grande heterogeneidade genética, porém uma proporção significativa dos pacientes possuem variações estruturais que podem ser identificadas pela técnica de SNP-Array

Abstract: Malformations of cortical development (MCD) are disorders resulting from defects in the embryogenesis of the cerebral cortex and are one of the most important causes of developmental delay and epilepsy. The main types of MCDs are periventricular nodular heterotopia (PNH),...

Abstract: Malformations of cortical development (MCD) are disorders resulting from defects in the embryogenesis of the cerebral cortex and are one of the most important causes of developmental delay and epilepsy. The main types of MCDs are periventricular nodular heterotopia (PNH), lissencephaly/subcortical band heterotopia spectrum (LIS/SBH) and schizen-cephaly. Mutations in genes acting in mechanisms ranging from control of cell division to neuronal migration were identified as responsible for several types of MCDs. These advances not only improved our understanding about the mechanisms involved in the development of the cerebral cortex but have also provided relevant information that can be used for better diagnosis and management of patients. In this scenario, the main objective of this study was to access and perform a comprehensive molecular genetics study in a large cohort of patients with MCD. We have studied a total of 107 patients with MCDs divided in the following groups: 27 with PNH, 33 with LIS/SBH and 47 with schizencephaly. We first searched for sequence variations in candidate genes (FNLA, DCX, LIS1, EMX2, TU-BA1A, TUBB2B and TUBA8) using the Sanger sequencing method. Subsequently, we checked for structural variants in FLNA, DCX and LIS1 using Multiplex Ligation-dependent Probe Amplification (MLPA) technique. Finally, we took a genomic approach by using single nucleotide polymorphism (SNP)-array technology to studied copy number variations (CNV) in some patients. All sequence variants found were subsequently verified in a group of 200 control individuals. Our results showed 3 pathogenic sequence variants in FNLA and DCX, as well as 6 pathogenic structural variants detected by MLPA in FLNA, LIS1 and DCX. SNP-array technique detected 17 genomic regions, in 12 patients, containing new CNVs. These CNVs involve a number of potential new candidate genes for MCDs, including: TSNARE, DAAM1, ARX, PLXNA1 and HAUS7. In conclusion, our results show a low frequency of mutations in candidate genes previously associated with MCDs, only 2.8% (n=3/107) of our patients have deleterious sequence variants and 18% (n=6/33) have abnormal structural variants in candidate regions. However, by using a genomic approach to look for CNVs we were able to identify several candidate regions/genes that have the potential to be involved in MCDs (12/40= 30%). Our data show that MCDs are genetic heterogeneous; however, it seems that a significant proportion of patients have structural abnormalities that can be identified by SNP-array technology